video_out = torch.sum(visual_output, dim=1) / video_mask_un_sum

这段代码是PyTorch库中的操作，它用于计算视频输出`visual_output`的每个帧的平均值，其中`dim=1`表示沿着第二个维度（通常是时间或通道）求和。`video_mask_un_sum`变量看起来像是一个与`visual_output`对应的掩码，用来过滤掉那些不应计入总和的部分（可能是缺失的帧或者特定条件下的零值）。

具体来说，`torch.sum(visual_output, dim=1)`会按行对`visual_output`进行求和，得到每个视频帧的总和，而`/ video_mask_un_sum`则是将这些帧的总和除以对应帧的`video_mask_un_sum`的非零元素之和，这样可以避免分母为零的情况。

下面是一个简单的示例来说明这个过程[^4]:

# 假设visual_output是一个形状为 (batch_size, sequence_length, channels) 的张量
visual_output = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 假设video_mask_un_sum是一个形状为 (batch_size, sequence_length) 的二进制张量，1代表有效，0代表无效
video_mask_un_sum = torch.tensor([[1, 1, 1], [1, 1, 0], [1, 0, 1]])

# 计算每个帧的平均值
video_out = torch.sum(visual_output, dim=1) / video_mask_un_sum.float()

在这个例子中，`video_out`将会是一个形状为 `(batch_size, channels)` 的张量，每一列都是其原始序列中对应帧的有效像素均值。